# DMA ## 개요 **DMA**(Direct Memory Access 직접 메모리 접근)는 컴퓨터 시스템에서 데이터 전송 효율을 극대화하기 위해 사용되는 입출력(I/O) 기술이다. 일반적으로 CPU는 주변 장치(예: 디스크 드라이브, 네트워크 카드, 그래픽 카드 등)와 메모리 간의 데이터 전송을 직접 관리해야 하지만, DMA 기술을 통해 이러한 작업...
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"텍스처"에 대한 검색 결과 (총 9개)
GPU ## 개 **GPU**(Graphics Processing Unit, 그래픽 처리 장치)는 컴퓨터에서 그래픽 데이터를 처리하고 화면에 시각적으로 출력하는 데 특화된 전자 회로입니다. 원래는 3D 그래픽 렌더링과 게임, 영상 편집 등 시각 콘텐츠 생성을 위한 하드웨어로 개발되었으나, 최근에는 인공지능(AI), 과학 시뮬레이션, 암호화폐 채굴 등 고...
# 바이너리 포맷 ## 개요 **이너리 포맷**(Binary Format)은 컴퓨터에서 데이터를 0과 1의 이진수(binary) 형태로 저장하고 표현하는 방식을 의미합니다. 이는 텍스트 기반 포맷(예: JSON, XML)과 대비되며, 대부분의 시스템 소프트웨어, 운영체제, 게임 리소스, 컴파일된 프로그램, 미디어 파일 등에서 사용됩니다. 바이너리 포맷은...
# 딥러닝 아키텍 딥러닝 아키텍처는 인지능(Artificial Intelligence, AI의 핵심 기 중 하나로, 인공경망(Artificial Network)을 기반으로 복잡한 데이터 패턴을 학습하고 인식하는 구조를 의미합니다. 특히, 수많은 은닉층(hidden layers)을 포함하는 심층 신경망(deep neural network)을 통해 고차원 데...
# 컴퓨터 비전 ##요 **컴퓨터 비전**(Computer Vision, CV) 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오를 이해하고 해석할 수 있도록 하는 인공지능의 한 분야입니다. 인간의 시각 시스템과 유사하게, 컴퓨터 비전 기술은 시각 정보를 입력으로 받아 객체 인식, 이미지 분류, 위치 추정, 움직임 분석 등 다양한 작업을 수행합니다. 이 기술은 의료 영상...
# 컨볼루셔널 네트워크 ## 개요 컨볼루셔널 네트워크(Convolutional Neural Network, CNN)는 딥러닝의 주요 기술 중 하나로, 이미지 처리, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 이 네트워크는 **畳み込み(Convolutions)** 연산을 통해 입력 데이터의 특징을 자동으로 추출하고, **풀링(Pooli...
# 컨볼루셔널 네트워크 (CNN) ## 개요 컨볼루셔널 네트워크(Convoluted Neural Network, CNN)는 인공지능(AI) 분야에서 이미지 처리 및 시각적 데이터 분석에 특화된 딥러닝 기법입니다. 1980년대 후반부터 발전해온 이 기술은 컴퓨터 비전의 혁신을 주도하며, 객체 탐지, 이미지 분류, 패턴 인식 등 다양한 응용 분야에서 핵심 역...
# GPU 메모리 ## 개요 GPU 메모리는 그래픽 처리 단위(GPU)가 실시간으로 이미지, 영상, 3D 모델 등을 렌더링하는 데 사용하는 전용 저장 장치입니다. 일반적인 시스템 RAM과 달리, GPU 메모리는 고속 데이터 전송을 위해 최적화된 구조를 가지고 있으며, 특히 병렬 처리와 대량의 그래픽 데이터 관리에 중점을 둡니다. 이 문서에서는 GP...
# 클러스터링 ## 개요 클러스터링(Clustering)은 데이터 포인트를 유사성에 따라 그룹화하는 **비지도 학습(unsupervised learning)** 기법으로, 데이터의 내재적 구조를 탐색하고 패턴을 발견하는 데 활용됩니다. 이는 분석가들이 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있도록 도와주며, 마케팅, 생물정보학, 이미지...